お客様事例 【三瓶雅夫CDO】三井化学が挑む「数字を共通語にする」企業変革 Tsuyoshi Kimura 2026年8月26日 三井化学が長期経営計画「VISION 2030」で掲げるパーパス「グローバル・スペシャリティ・カンパニー」を実現するため、全社データ活用基盤「Tableau(タブロー)」による「数字を共通語にする」企業変革について常務執行役員 CDOの三瓶雅夫氏に聞きました。 データ CIO データアナリスト サステナビリティ SSBJのその先へ(前編)。開示対応を「SX推進の跳躍点」に変える構造思考 Mitsuki Miyagi 2026年8月21日 サステナビリティ開示を単なる制度対応で終わらせてよいのでしょうか。SX推進を駆動する4つの構造変化を読み解き、「開示起点」から「経営起点」へ跳躍するための視座を提示します。 Agentic AI AI 研究 サステナビリティ 公共機関 【山口県知事・村岡嗣政】自らCIOを兼務。戦略のカギは「オープン」 Tsuyoshi Kimura 2026年8月21日 人口減少に挑む山口県。村岡嗣政知事は自らCIOを兼ね、「やまぐちデジタル改革」を主導する。県・市町・企業・市民をつなぐ戦略のカギは「オープン」。1500人のシビックテック、やまぐちDX推進拠点「Y-BASE」、生成AIによる暗黙知継承まで、外へ開く県政の実像を知事自身が語る。 CIO Agentic AI 生成AI ソートリーダーシップ コンテキスト・ロットとは。「AIは、情報を入れるほど賢くなる」わけではない Tsuyoshi Kimura 2026年8月17日 「社内の資料を全部読ませれば、AIは賢くなる」。その常識が、いま覆されています。文脈を足すほど精度が落ちる「コンテキスト・ロット」とは何か。18モデルの実証データと、経営が取るべき一手を解説します。 Agentic AI AI 研究 Agentforce 生成AI AIエージェントのデータ分析精度と、誤回答の防ぎ方 Julia Kosheleva-Coats Johnson Ton 2026年8月13日 AIエージェントは、自信満々に間違った回答を生成することがあります。正確なデータ分析を行うため、なぜ検証済みのデータセットやAIスキル、Tableau MCPが必要なのかを、社内の実践例とともに解説します。 Datablazer AI(人工知能) 生成AI AI 研究 野良AIエージェントとは。誰も頼んでいないのに、あなたの会社で働き続けている Tsuyoshi Kimura 2026年8月12日 作った本人も忘れたAIエージェントが、権限を持ったまま社内で動き続ける──。これが「野良AIエージェント」です。「シャドーAI」との決定的な違い、3つのリスク、そして野良化させない設計を解説します。 CEO Data Cloud CIO CRM SalesforceとHubSpotを徹底比較|AI機能・乗り換えタイミング・選び方まで解説 Miho Akitsu 2026年8月10日 SalesforceとHubSpotの機能や料金、最新AI機能の違いを徹底比較!自社に最適なCRMの選び方を解説します。 マーケティング Agentic AI Agentforce テック業界で活躍する女性 日本のお客様を大切にする職種、Salesforceの「Product Manager(PM)」を知る8つの質問 Tsuyoshi Kimura Tsuyoshi Kimura 2026年8月7日 Salesforceの各プロダクト・サービス、職種の特徴をセールスフォース・ジャパンの専門家にわかりやすく説明してもらう「教えて!エキスパート」。第4回は、プロダクトマネージャー(PM)の真野知子が、あまり馴染みがないPMという職種を解説します。 カスタマーリレーションシップ マーケティング 企業文化 公共機関 【Salesforce in Public Sector】デジタル庁主催「法令×デジタルハッカソン」に参加してみた Koji Tashiro Sana Hojo 2026年8月7日 連載「Salesforce in Public Sector」の第3回は、2025年12月から2026年3月にかけて開催されたデジタル庁主催の「法令×デジタルハッカソン」へ参加した体験談とハッカソンで活用した「Slack」を紹介します Agentic AI Agentforce AI(人工知能) AI(人工知能) コンテキストエンジニアリングとは?意味・プロンプトとの違い・始め方を解説 Tsuyoshi Kimura 2026年8月6日 コンテキストエンジニアリングとは、AIが応答を生成する際に参照する情報環境そのものを設計・管理する技術です。AIに「何を、どの順で、どれだけ渡すか」という設計こそが出力の質を決めます。 Agentic AI AI 研究 Agentforce
お客様事例 【三瓶雅夫CDO】三井化学が挑む「数字を共通語にする」企業変革 Tsuyoshi Kimura 2026年8月26日 三井化学が長期経営計画「VISION 2030」で掲げるパーパス「グローバル・スペシャリティ・カンパニー」を実現するため、全社データ活用基盤「Tableau(タブロー)」による「数字を共通語にする」企業変革について常務執行役員 CDOの三瓶雅夫氏に聞きました。 データ CIO データアナリスト
サステナビリティ SSBJのその先へ(前編)。開示対応を「SX推進の跳躍点」に変える構造思考 Mitsuki Miyagi 2026年8月21日 サステナビリティ開示を単なる制度対応で終わらせてよいのでしょうか。SX推進を駆動する4つの構造変化を読み解き、「開示起点」から「経営起点」へ跳躍するための視座を提示します。 Agentic AI AI 研究 サステナビリティ
公共機関 【山口県知事・村岡嗣政】自らCIOを兼務。戦略のカギは「オープン」 Tsuyoshi Kimura 2026年8月21日 人口減少に挑む山口県。村岡嗣政知事は自らCIOを兼ね、「やまぐちデジタル改革」を主導する。県・市町・企業・市民をつなぐ戦略のカギは「オープン」。1500人のシビックテック、やまぐちDX推進拠点「Y-BASE」、生成AIによる暗黙知継承まで、外へ開く県政の実像を知事自身が語る。 CIO Agentic AI 生成AI
ソートリーダーシップ コンテキスト・ロットとは。「AIは、情報を入れるほど賢くなる」わけではない Tsuyoshi Kimura 2026年8月17日 「社内の資料を全部読ませれば、AIは賢くなる」。その常識が、いま覆されています。文脈を足すほど精度が落ちる「コンテキスト・ロット」とは何か。18モデルの実証データと、経営が取るべき一手を解説します。 Agentic AI AI 研究 Agentforce
生成AI AIエージェントのデータ分析精度と、誤回答の防ぎ方 Julia Kosheleva-Coats Johnson Ton 2026年8月13日 AIエージェントは、自信満々に間違った回答を生成することがあります。正確なデータ分析を行うため、なぜ検証済みのデータセットやAIスキル、Tableau MCPが必要なのかを、社内の実践例とともに解説します。 Datablazer AI(人工知能) 生成AI
AI 研究 野良AIエージェントとは。誰も頼んでいないのに、あなたの会社で働き続けている Tsuyoshi Kimura 2026年8月12日 作った本人も忘れたAIエージェントが、権限を持ったまま社内で動き続ける──。これが「野良AIエージェント」です。「シャドーAI」との決定的な違い、3つのリスク、そして野良化させない設計を解説します。 CEO Data Cloud CIO
CRM SalesforceとHubSpotを徹底比較|AI機能・乗り換えタイミング・選び方まで解説 Miho Akitsu 2026年8月10日 SalesforceとHubSpotの機能や料金、最新AI機能の違いを徹底比較!自社に最適なCRMの選び方を解説します。 マーケティング Agentic AI Agentforce
テック業界で活躍する女性 日本のお客様を大切にする職種、Salesforceの「Product Manager(PM)」を知る8つの質問 Tsuyoshi Kimura Tsuyoshi Kimura 2026年8月7日 Salesforceの各プロダクト・サービス、職種の特徴をセールスフォース・ジャパンの専門家にわかりやすく説明してもらう「教えて!エキスパート」。第4回は、プロダクトマネージャー(PM)の真野知子が、あまり馴染みがないPMという職種を解説します。 カスタマーリレーションシップ マーケティング 企業文化
公共機関 【Salesforce in Public Sector】デジタル庁主催「法令×デジタルハッカソン」に参加してみた Koji Tashiro Sana Hojo 2026年8月7日 連載「Salesforce in Public Sector」の第3回は、2025年12月から2026年3月にかけて開催されたデジタル庁主催の「法令×デジタルハッカソン」へ参加した体験談とハッカソンで活用した「Slack」を紹介します Agentic AI Agentforce AI(人工知能)
AI(人工知能) コンテキストエンジニアリングとは?意味・プロンプトとの違い・始め方を解説 Tsuyoshi Kimura 2026年8月6日 コンテキストエンジニアリングとは、AIが応答を生成する際に参照する情報環境そのものを設計・管理する技術です。AIに「何を、どの順で、どれだけ渡すか」という設計こそが出力の質を決めます。 Agentic AI AI 研究 Agentforce